في مجال تقاطع الذكاء الاصطناعي وإثباتات المعرفة الصفرية (ZKP)، تقود Lagrange تطوير الصناعة بتقنياتها المبتكرة. مع تعقيد تقنيات الذكاء الاصطناعي المتزايد وتوسع نطاق تطبيقاتها، أصبح التحقق من دقة نتائج استدلال الذكاء الاصطناعي مع حماية البيانات الحساسة ومعلمات النموذج، تحديًا كبيرًا يواجه الصناعة.

طورت Lagrange نظام zkML (تعلم الآلة بدون معرفة) ذي الأداء الممتاز لمواجهة هذه المشكلة. المنتج الرئيسي لها، DeepProve، هو محرك توليد إثباتات المعرفة الصفرية مُحسّن بشكل كبير، قادر على تحويل عملية الاستدلال الخاصة بالذكاء الاصطناعي إلى إثباتات ZK قابلة للتحقق. لا تحمي هذه التقنية خصوصية البيانات فحسب، بل تتحقق أيضًا من صحة مخرجات النموذج. مقارنةً بالحلول الحالية، تظهر DeepProve مزايا ملحوظة في سرعة توليد الإثباتات وكفاءة الحساب ونطاق التطبيق.

تشمل مجالات تطبيق هذه التقنية مجموعة واسعة، بما في ذلك التحقق من استدعاء الذكاء الاصطناعي على السلسلة، وأمان بروتوكولات Web3، والحوسبة الخاصة، وغيرها من المجالات. لم يقم ابتكار Lagrange بدفع zkML من البحوث النظرية إلى التطبيق العملي فحسب، بل قدم أيضًا أساسًا قويًا للتنفيذ الموثوق للذكاء الاصطناعي في سيناريوهات مثل Web3، وشبكات البنية التحتية الفيزيائية اللامركزية (DePIN)، والمصادقة على الهوية.

مع التطلع إلى المستقبل، تمتلك Lagrange القدرة على أن تصبح بروتوكول البنية التحتية الرئيسية في مجال الحوسبة الموثوقة للذكاء الاصطناعي، مما يساهم بشكل كبير في تطوير الأمان والخصوصية وقابلية التحقق في الذكاء الاصطناعي.